情報致富的EXCEL統計學：上班有錢途，下班賺更多，大數據時代早一步財富自由的商業武器 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

☆☆☆☆☆

涌井良幸

图书标签:

Excel
统计学
数据分析
商业
理财
财富自由
大数据
职场技能
效率提升
投资

下载链接在页面底部

具体描述

股票該抱還是賣？業績好壞怎麼看？產品銷量如何估？
大數據時代，海量資料就是取之不盡的金礦山！
挖出獲利關鍵情報，你需要統計學！

　　˙朋友告訴我，某支股票大家都說會漲。大家是誰？如何判斷此情報可不可信？
　　˙連號彩券和隨機彩券，哪張更容易中獎？兩者的差異何在？
　　˙如何根據新品廣告預算和銷售員人數，精準預測銷售額，讓我更快業績達標？

　　大學沒修過統計，以為就此田無溝水無流？
　　出社會後，才發現統計和任何事都有關係，更是未來更有錢途的關鍵！
　　本書收錄大量圖解、EXCEL實作，加上豐富案例、測驗，
　　以最簡單、最有效率的方式教你讀懂統計學，挖出獲利關鍵情報。
　　想早一步財富自由？統計是你絕不能缺少的商業武器！

　　★早一步財富自由，就一定得看懂數字的騙局！

　　生活中處處是統計，舉凡：
　　股票價格波動、經濟成長率、GDP、政府支持率、失業率、
　　網路媒體文章、產品廣告、電視、報紙、天氣預報……
　　想賺錢，看不懂數據背後的意義怎麼行？不信？下列提問你答得出來？

　　˙勞工的平均所得較去年成長3％，為什麼我的薪水一點都沒漲？
　　˙去年的薪資中位數為每月4萬元，平均數為每月5萬元，兩個數字為什麼不一樣？
　　˙內閣支持率過半？每家電視臺的調查結果都不一樣，這中間有人動了手腳嗎？

　　有了統計學基礎，就再也不會被數字或謊言迷惑，你將具備以下能力：

　　˙掌握獲利關鍵情報，正確預測未來發展。
　　˙正確閱讀新聞訊息，精準辨識箇中真偽。
　　˙工作不再誤判數據，看穿圖表說謊真相。

　　★掌握統計工具，上班就像挖寶，越做越有錢途！

　　中位數、標準差、信賴水準、迴歸分析、貝氏定理、相關係數……
　　別被一堆專有名詞嚇跑，搞懂定義與用途即可，剩下的計算都可以交給EXCEL處理！

　　˙主管給我一堆資料，要我計算平均數和標準差。平均數我略懂，但標準差是什麼？
　　資料的差值平方和，經處理過後便是標準差，
　　算出標準差才能知道資料的分布狀況，判斷風險所在，正確避險並買進。
　　→在EXCEL輸入=STDEV(　)，便能求出。

　　˙上頭要我透過部門的廣告費用資料，預估商品未來銷售量，我完全沒經驗啊……
　　沒經驗就要靠工具！迴歸分析可以幫助你建立模型，正確預估未來的數值。
　　→在EXCEL輸入=INTERCEPT(　)，就能輕鬆計算。

　　˙增加廣告預算、聘用更多銷售人員，哪個做法更能提升銷售額？還是兩個都試？
　　公司沒這麼多資源讓你多方試錯！這時使用相關係數就好。
　　→在EXCEL輸入=CORREL(　)，數值越接近1，表示兩者的關聯性越強。

　　學會EXCEL統計學，你將正確掌握賺錢情報，搶占先機！
　　上班工作快又有效率，下班投資無往不利！

本書特色

　　►用最基本的統計學概念教你看懂致富情報，各式計算EXCEL一鍵結果就出來。
　　►大量圖解、豐富案例，以最有效率、最簡單的方式快速看懂，從沒修過統計也不怕。
　　►超值收錄EXCEL實作練習，工作會用到的函數全都有，今天學，明天上班立刻能用！

專業推薦

　　數感實驗室共同創辦人／臺師大電機系副教授賴以威
　　《我在微軟學到的模組簡報技術》作者／為你而讀執行長蘇書平

现代商业决策的基石：数据驱动的智慧与实践本书旨在为那些渴望在信息爆炸时代驾驭数据、实现商业增长与个人财富积累的读者，提供一套系统化、可操作的知识与方法论。我们相信，在当今这个以信息流为核心驱动力的商业环境中，数据不再仅仅是记录，而是最宝贵的资产和最精准的预测工具。本书的核心聚焦于如何将原始、庞杂的数据转化为清晰、有洞察力的商业智慧，并最终落地为可执行的战略和高效的日常运营。我们不局限于某一特定软件的刻板操作指南，而是深入探讨数据分析背后的商业逻辑、统计学原理以及决策模型构建。第一部分：重塑数据观——从记录者到洞察者在现代商业的语境下，如何看待数据，决定了你能走多远。本部分将彻底革新读者对“数据”的传统认知，将其提升到战略层面。 1. 数据的价值链重构：信息的稀缺性已终结，洞察力的稀缺性正在兴起。我们将探讨如何识别“噪音”与“信号”，区分描述性数据与预测性数据。数据质量即决策质量：详细阐述数据清洗、验证和标准化的关键步骤。理解“垃圾进，垃圾出”的铁律在商业决策中的实际表现。 2. 商业问题的界定与数据框架搭建：优秀的分析始于优秀的问题。本书教授如何将模糊的商业目标（如“提高销售额”）拆解为可量化的、可通过数据回答的具体问题（如“哪个营销渠道的投入产出比在过去六个月中下降了15%？”）。构建分析思维模型：介绍如何构建逻辑清晰的分析框架，确保分析过程的完整性和针对性。 3. 基础统计概念的商业应用（非学术化）：避免晦涩的公式推导，聚焦于核心概念在商业中的实际意义：均值、中位数、标准差如何帮助你理解客户行为的常态与异常；相关性与因果性的区分，防止在营销活动中做出错误归因。第二部分：深入洞察——商业指标的构建与优化本部分是本书的实战核心，侧重于如何利用分析工具，对核心业务流程进行精细化管理和优化。 1. 核心绩效指标（KPIs）的科学设定与监控：探讨如何设计领先指标（Leading Indicators）而非仅仅依赖滞后指标（Lagging Indicators）。例如，如何通过用户参与度（领先）预测未来的转化率（滞后）。指标的“健康度”评估：介绍如何设置预警阈值，一旦指标偏离正常范围，系统能自动提示管理层关注。 2. 客户生命周期价值（CLV）的精确核算： CLV是衡量客户盈利能力的关键。本书将指导读者建立更贴近现实的CLV模型，考虑客户获取成本（CAC）、流失率和生命周期折扣等复杂因素。细分客户群体的差异化价值分析：如何根据不同群体的CLV，制定差异化的服务和营销预算分配策略。 3. 运营效率的流程化分析：针对供应链、库存管理或服务交付等流程，介绍如何通过数据流图解（Data Flow Mapping）来识别瓶颈。等待时间与效率损耗分析：如何量化流程中每一环节的非增值时间，并提出优化方案。第三部分：预测未来——从描述到决策的飞跃在数据分析的高级阶段，目标是将历史数据转化为对未来的合理预测，从而实现先发制人的商业决策。 1. 预测建模的基础原理与应用场景：介绍时间序列分析的基本思路，如何识别趋势、季节性和周期性波动，并将其应用于销售预测或资源需求规划。回归分析的商业化解读：学习如何用多元回归模型来理解多个因素（如价格、促销、季节）对销量的综合影响权重。 2. 风险评估与情景模拟：蒙特卡洛模拟的商业实践：介绍如何在不使用复杂编程的情况下，利用基础工具进行多次随机抽样，以评估新产品发布或投资决策的潜在风险范围。 “What-If”分析的结构化：建立不同假设条件下的财务或运营结果模型，帮助决策者量化不同选择的潜在收益与风险敞口。 3. 决策支持系统的构建逻辑：本部分强调分析成果的落地。如何将复杂的模型结果转化为简洁的仪表板（Dashboard）设计原则，确保信息传达的效率和准确性。反馈回路的建立：确保每次决策执行后，其结果能够被重新捕获并纳入下一次分析的输入，形成持续优化的闭环。结语：数据素养——通往高价值职位的通行证本书不仅是一套技术手册，更是一套思维升级指南。它帮助读者掌握的，是在任何行业、任何职位上都能带来显著价值的数据驱动型思维模式。通过掌握这些分析工具和方法论，读者将能够：在职场中，以数据为论据，提出更有说服力的商业方案。优化个人或团队的资源分配，将投入集中在回报率最高的领域。提前识别市场变化和潜在陷阱，为个人财务和职业生涯构建更坚实的护城河。本书承诺提供的是一种“理解数据背后的商业逻辑”的能力，这远比单纯的学习某个软件的特定功能更为重要和持久。掌握这些，你便拥有了在快速变化的商业世界中，持续创造高附加值成果的商业武器。

著者信息

作者簡介

涌井良幸

　　1950年生於東京都，東京教育大學（現在的筑波大學）數學系畢業，任教於千葉縣立高等學校；從教職退休後便以作家身分致力於寫作。

涌井貞美

　　1952年生於東京，在東京大學理學系研究科修士課程結業後，歷經富士通、神奈川縣立高等學校教師等，目前為一名獨立科學作家。

譯者簡介

陳畊利

　　臺北大學經濟學系畢業，現為自由譯者。曾旅居日本及加拿大數年，喜歡用日文交朋友，悠遊在日文浩瀚的世界。

　　賜教信箱：leleobs3.tw@yahoo.com.tw

图书目录

前言
本書的使用方法

序章～寫在學習統計之前
序章1 到底是什麼統計學？
序章2 生活充滿統計，以及致富線索
專欄世界三大謊言
序章3 升職、加薪都離不開統計學
序章4 改變視角、早一步占得先機
序章5 面對統計數據，掌握工具、冷靜分析
專欄錯誤的統計不會消失
序章6 超困難的計算，交給電腦就好
專欄從古埃及就開始使用統計學了
序章7 測驗時間：你跟統計有多熟？
專欄老學不會統計？問題不在你身上

第1章統計學的基礎～情報致富的祕密，從資料整理開始
1-1 原始數據是統計學的命脈～「個別數據」很重要
專欄原始資料、次級資料、開放式資料與封閉式資料
1-2 統計資料種類多，你確定有看懂？～數量資料與質的資料
專欄質的資料與數量資料的進一步分類
1-3 以表單彙整資料才清楚～資料整理是有規則的
1-4 把表單變圖表，資料更清晰～直方圖與次數分配曲線
專欄圖表是否會隨著縮小組距而消失？
1-5 看懂各式圖表，數據不誤判～圓餅圖、長條圖、折線圖……
1-6 一個數字就能展現資料特徵～代表值與離散程度
專欄什麼是峰度與偏度？
1-7 生活中最常見的「平均數」
1-8 利用「中位數」避免極端值干擾
1-9 生產商品，看「眾數」更適合
1-10 平均數、中位數、眾數與圖表
專欄 L型分配中的平均數、中位數與眾數
1-11分散程度如何影響資料判斷？
專欄四分位差（Quartile Deviation, QD）
1-12 統計學中最重要的「變異數」
專欄變異數會因單位不同而改變
1-13 變異數的分身「標準差」
專欄數學上較易處理的差值平方和與變異數
1-14 使用標準化統一規格
1-15 數值經過標準化才有意義
專欄學校老師最愛把統計數字掛在嘴邊
1-16 人生也有標準差與偏差值嗎？

第2章機率的基本概念～買樂透、抽樣調查、預測未來全是機率
2-1 推論統計學的基礎：機率
專欄隨機抽樣是推論統計學的重要概念
2-2 世界處處充滿隨機資訊
專欄透過Excel體驗隨機
2-3 可在生活中驗證的「統計機率」
2-4 一般說的機率是指「數學機率」
專欄小小骰子，其實大有學問
2-5 用隨機變數，把文字化為數字
2-6 從相對次數分配到機率分配
2-7 隨機變數的平均數、變異數、標準差
2-8 機率分配的女王：常態分配
專欄常態分配中的機率和標準差σ
2-9 容易使人受騙的母體、樣本與抽樣
專欄隨機撥號抽樣法（RDD法）
2-10 樣本該不該放回去？～放回抽樣、不放回抽樣
專欄不同的樣本，抽取方式的總數量各是多少？
2-11 母體分配和樣本分配
2-12 推論統計學的重要工具～中央極限定理
專欄生活中的小遊戲也跟隨機分配大有關聯

第3章推論統計學～讓你聞一知十、搶占先機，工作處理快又有效率
3-1 搞懂統計，對工作大有助益
3-2 只用一個數據就能推估全體～點估計
專欄內閣支持率會隨媒體立場而有巨大差異
3-3 抽樣區間也是關鍵～區間估計
3-4 區間估計的公式怎麼來？～從中央極限定理推導
3-5 信賴水準到底是什麼意思？～信賴水準95％、99％
3-6 優良的估計量必須具備不偏性
專欄具備不偏性、一致性和有效性，才是良好估計量
3-7 變數並不代表可任意變動～自由度
3-8 以100人的資料推估全體（區間估計實例1：大樣本）
3-9 以10人的資料推估全體（區間估計實例2：小樣本）
3-10 比例的區間估計（區間估計實例3：母體比例）
3-11 用上帝視角檢視估計～區間估計真的準確嗎？

第4章統計的假設檢定～推翻原本的假設，不被數據誤導
4-1 判斷資料的重要方法：統計檢定
4-2 設定拒絕域，驗證資料正確性
專欄假設檢定同樣以機率分配為基礎
4-3 小心疏忽和含糊的錯誤～檢定的兩個錯誤
4-4 統計檢定的四個步驟
專欄硬幣正反面的重量不一樣？
4-5 以100人的資料進行母體平均數假設檢定（假設檢定實例1：大樣本）
4-6 以10人的資料進行母體平均數假設檢定（假設檢定實例2：小樣本）
專欄司徒頓t分配
4-7 以100人的比率推估母體比例假設檢定（假設檢定實例3：母體比例）
4-8 用上帝視角檢視檢定～如何捨棄或接受虛無假設？
專欄什麼是變異數分析？

第5章用相關分析找出資料關聯性～提升業績、預測銷售都靠它
5-1 將變數間的關係視覺化～相關圖（散布圖）
專欄小心，假相關騙了你
5-2 用正負值判斷變數間的相關性～共變異數
5-3 廣告預算下得越多，銷售額就越高嗎？～相關係數
5-4 用表單呈現兩變數間的關係～交叉表
專欄可同時分析多個變數的多變量分析

第6章預測未來的迴歸分析～職場上不可或缺的武器
6-1 以廣告預算預測銷售額：簡單線性迴歸分析
6-2 你的預測準確度有多高？：判定係數
6-3 以廣告預算及銷售員人數預測銷售額：複迴歸分析
專欄為什麼要取名「迴歸」？
6-4 用經營者視角般分析公司：迴歸分析應用
專欄調整自由度，判定係數更精準

第7章 AI時代最被看重的貝式統計學～從丟硬幣到大數據都用得上
7-1 丟硬幣出現正反面的機率，並非正好一半
專欄科摩哥洛夫的機率公理
7-2 貝式定理必備的符號和術語
7-3 賭博、醫療都派得上用場：超厲害的貝式定理
專欄貝氏定理發現者：湯瑪士．貝葉斯
7-4 什麼！機率會隨著經驗改變？
7-5 垃圾郵件終結者：貝氏過濾法
專欄在現代社會大放異彩的貝式定理

附錄
附錄1 序章7的統計測驗答案
附錄2 LINEST函數的使用方式
附錄3 各式機率分配簡介
附錄4 排列組合簡介
附錄5 獨立試驗與重複試驗
附錄6 中央極限定理的實例說明
附錄7 用貝氏定理計算硬幣的機率問題
附錄8 如何將「資料分析」工具新增至Excel？
附錄9 1-3節的測驗解答

图书序言

ISBN：9789865480165
叢書系列：閱讀新視野
規格：平裝 / 304頁 / 14.8 x 21 x 1.52 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
出版地：台灣

本書分類：電腦資訊> 辦公軟體應用> Excel

图书试读

前言

　　隨著電腦以及各種優秀的多功能軟體普及，從前難以計算的統計資料，現今已逐漸被大多數的人們廣泛運用。如此的結果，讓統計學這種把現代生活中所能看到的各項數據，以不同角度進行分析的學問，變成了一種廣受現代人歡迎的流行學科。此外，隨著IT科技的迅速發展，使得那些與以往截然不同的龐大資訊量，在這個世界上相互流通傳播，所謂的「大數據時代」（Big Data）已然來到你我的生活。

　　想要在這樣的時代中生存下來，有關統計學的學習已經變成不可或缺的要素之一。有兩個主要原因，第一個原因，是為了要使用統計學進行數據（資料）分析。若我們能學習並了解如何應用相關統計學知識的話，就可以積極地統整那些，充斥在IT社會中，堆積如山的龐大資料，例如：GDP、股票價格波動、經濟成長率、政府支持率、失業率和產品廣告等，使它們變成一座大寶庫。

　　第二個原因，是為了正確解讀第三者所製作的統計資料。在這社會上，充斥著許多你我雖然不知道，但實際上卻包含各式錯誤的統計分析資料。如果我們無法將這些錯誤揪出來的話，便容易在會議或商談時造成誤判，進而導致更多嚴重的後果。因此，出了社會才正是人們學習統計學的大好時機。

　　此外，在過去電腦尚未普及的年代，統計數據是一項困難且非常麻煩的研究；人們運用算盤或計算機，日日夜夜重複著無趣的計算，真是一件相當乏味的事。然而，現今社會則不一樣，你可以運用身邊的電腦軟體（例如：Excel）進行複雜的計算過程，輕輕鬆鬆就可以完成統計與分析作業。只要確實具備統計學基本常識，任何人都能從大量的數據中獲得豐富情報，並從中找出財富自由的線索。

　　這本書收錄大量圖解、Excel實作加上豐富案例和測驗，以最簡單、有效率的方式讓讀者輕鬆理解統計學。不過，它並不僅僅是單純的教科書而已，還是一個實用的商業武器，使你能夠正確預測未來、不被數據誤導、正確掌握賺錢情報，搶占先機。希望這本書，能成為各位讀者拉開與同事的差距、升職加薪的助力，那將會是我最大的榮幸。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

現在這個時代，資訊爆炸到一個誇張的地步，大家都在談「資訊超載」，但真正能把資訊轉化為「情報」（Intelligence）的，卻是少數。我對書名中那個「情報致富」的說法非常感興趣，這暗示著它不只教你「怎麼算」，更教你「算什麼」以及「算出來之後要幹嘛」。舉例來說，假設我今天想跳槽到另一個產業，這本書會不會提供一套系統性的方法，讓我用Excel去爬梳和交叉比對產業的薪資中位數、人才需求熱點，甚至未來五年的發展趨勢？這種「主動出擊」的感覺，遠比被動地等待公司發薪水要來得有掌控感。而且，如果下班時間真的能靠這些技能「賺更多」，那肯定不是靠什麼奇怪的網路兼職，而是透過更精準的市場洞察力來實現價值最大化。我期待看到的是那種「思維的升級」，而不僅僅是「操作的技巧升級」，畢竟，工具會進步，但底層的商業邏輯才是真正不敗的法則。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我身邊很多朋友，特別是那些在傳統產業待比較久的，對「數據分析」這檔事總是有種莫名的抗拒感，覺得那是有點理工背景的人才玩得轉的遊戲。但這本書如果真的能做到它標榜的那樣——用最親民的方式，把統計學的精髓包裝在Excel的操作邏輯裡，那簡直是為廣大上班族打開了一扇窗。我會很在意它在「時間管理」和「個人理財」這塊的著墨深不深入。例如，它會不會提供一些模板，讓你輸入每個月的固定開支和浮動收入後，就能自動跑出一個「最佳儲蓄路徑」？或者，更進一步，是如何利用Excel的樞紐分析表去比較不同投資標的的歷史報酬率，而不是光看業務員口頭上的說法？如果它能將那些複雜的財務指標，轉換成Excel裡幾個簡單的函數和圖表呈現，那對我這種對數字敏感度只有及格邊緣的人來說，簡直是福音。我希望它能證明，致富的門檻不一定在頂尖商學院，而是藏在我們日復一日使用的軟體操作細節裡。

评分☆☆☆☆☆

讀完書名，我腦中浮現的畫面是，一個在辦公室裡看似普通，但私底下卻是運籌帷幄的「數據獵人」。這本書如果沒有強烈的實戰色彩，那大概率會變成另一本積灰塵的書。我最在乎的是，它是不是真的有針對「台灣職場環境」做過調整？畢竟，國外的統計方法和數據結構，有時候跟台灣的勞健保、稅務體系，或者比較習慣的KPI設定，可能會有落差。如果它能提供一些針對台灣特有商業情境的案例分析，像是如何用Excel分析台灣中小企業的現金流狀況，或者如何解讀台灣股市的技術線圖，那種貼近生活的實用性就會大大提升。我不需要華麗的理論，我需要的是那種一打開電腦，就能馬上套用在手邊工作或理財問題上，並且看到立即回報的成就感。最終，我希望這本書能讓我感覺到，自己不再是數據的奴隸，而是數據的駕馭者，那種「掌握全局」的感覺，才是真正的財富自由的起點吧。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封面設計，那個配色和字體排版，真的很有那種「啊，這就是我要的！」的感覺。我記得那時候在誠品看到的，光是那個標題就夠吸引人了，你知道嗎，就是那種把「Excel」這種工具，跟你心目中的「致富夢」直接掛鉤起來的衝擊感。坦白講，一開始我對這種標榜「統計學」的書都有點保留，總覺得是不是又是那種一堆艱澀公式，看了跟沒看一樣的內容。但翻開目錄後，那種疑慮就稍微放下了，它好像很務實地切入了很多上班族會遇到的痛點，像是薪資結構分析、績效評估的盲點，或是怎麼從日常的報表裡看出潛在的加薪機會。我特別好奇它怎麼把「大數據時代」這個聽起來很遙遠的詞彙，用Excel這個我們每天都在用的軟體來實踐，感覺它不是要教你寫程式，而是教你如何用手邊的工具，聰明地「解讀」數據，進而做出更有利的決策。這本書的潛力，我覺得不在於它能教你多深的統計理論，而在於它能幫你重新定義你跟手邊那張報表之間的關係，讓報表不再是應付老闆的工具，而是變成你個人財務規劃的秘密武器，這點就很耐人尋味了。

评分☆☆☆☆☆

這本書如果內容紮實，那它不該只是一本工具書，而應該是一本「策略指南」。我想像中的場景是，當我面對主管提出一個新的專案企劃時，我能迅速在腦中建構出一個Excel的模擬模型，預測不同投入產出比的結果，然後自信滿滿地提出數據支持的建議。這才是真正的大數據思維——不是等到數據都收集好了才開始分析，而是從一開始，就知道該收集哪些數據、怎麼在Excel中佈局這些數據的收集與處理流程。這種前瞻性的規劃能力，才是拉開人與人之間差距的關鍵。如果這本書能深入探討如何設計一個「自癒型」的Excel模型，也就是說，當外部市場條件變化時，模型能夠自動或半自動地調整參數並給出新的建議，那它的價值就遠遠超過了一般的辦公室技能培訓。重點是，它必須是「可複製」的，讓讀者建立起一套屬於自己的數據決策SOP，而不是每次遇到問題都要重新摸索。